作者：季章生; 肖本贤多目标定位子空间追踪算法正则化支撑集
摘要：为提高压缩感知子空间追踪(SP)算法用于多目标定位的重建精度,并考虑到子空间追踪算法用于多目标定位环境的特殊性,提出一种正则化递增支撑集子空间追踪算法用于定位。该算法保留了SP算法中迭代回溯的思想,将正则化方法融入到子空间追踪算法中,加入正则化约束条件进行缩减筛选,在原子剔除阶段递增保留候选原子,降低原子错选概率,算法以更高概率得到真正支撑集。实验结果对比表明,相比于SP算法和其他压缩感知重构类算法用于多目标定位,该算法在目标数K>25时,平均定位误差在0. 45 m上下波动,在信噪比为5 dB时,平均定位误差也能控制在0. 457 m范围内,具有更好的鲁棒性和抗噪性。
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